css3隔行变换色测试

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<title>无标题文档</title>
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#list1 li:nth-of-type(odd){ background:#00ccff;}奇数行
#list1 li:nth-of-type(even){ background:#ffcc00;}偶数行

#list2 li:nth-child(4n+1){ background:#00ccff;}从第一行开始算起 每隔4个(包含第四个)使用此样式
#list00000 li:nth-child(4n+2){background:#090;}从第二行开始算起 每隔4个(包含第四个)使用次样式
#list00000 li:nth-child(4n+3){background:#009;}从第三行开始算起 每隔4个(包含第四个)使用次样式
#list00000 li:nth-child(4n+4){background:#990;}从第四行开始算起 每隔4个(包含第四个)使用次样式
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    <ul id="list1">
        <li>1111111前端路上是懒人建站的多人博客</li>
        <li>222222222222CSS3隔行换色测试</li>
        <li>333333333提供jquery 教程实例学习代码、html5教程实例和css/css3教程实例学习代码。</li>
        <li>44444444前端路上博客的灵魂:学习、发现、分享、交流</li>
        <li>55555555555555</li>
        <li>66666666666666666</li>
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基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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